tzf 及相关项目的基础开发工作基本稳定了，在之前的文章零星有些开发和设计过程的资料:

• 2022-05-29, 在 Go 中将经纬度转时区
• 2022-08-01, Python 中经纬度转时区新的选择
• 2022-08-27, 用 Go 编写 Python 扩展
• 2022-09-10, tzf 预览图制作
• 2022-11-24, tzfpy Rust 重写

这一篇是最终的总结，从项目的启动到逐步优化和演进的过程。

本文转载起《彩云天气地理查询优化(2): 行政区划查询》

本文转载自《彩云天气地理查询优化: 最近的 N 个点》

书接上文:

• 在 Go 中将经纬度转时区

经过一个周末的各种折腾，终于用 Rust 实现了 tzf 的功能，代码在 ringsaturn/tzf-rs。

在处理大规模的散点数据时，有时候我们需要提供一个只读的查询 API 在地图上做可视化。 当数据量过大，比如百万这个量级，将数据一口气全部返回给前端在浏览器上处理是不太合适的。 应当在后端服务内完成一定聚合，将聚合后的搜索返回给前端。 这里介绍下在 Go 中如何使用 MongoDB + Tile 索引实现这件事。

tzfpy 是 tzf 的 Python binding。 如果只是本地可用，Go 代码加上 CGO 扩展编译成 .so 文件就能用了。 不过要做成发布到 PyPI 上在其他地方能直接安装的 wheel 是有些曲折的，看 CI 失败的记录就挺明显的。

上回 说到在 Go 里弄出了一个 tzf 的库，可以非常快速得到经纬度所在的时区信息。

• 2022-05-29 01:04 +0800 立了个年度 Flag：在 Go 里用多边形搜索实现经纬度转时区
• 2022-05-29 20:47 +0800 搞出来了 https://github.com/ringsaturn/tzf

基本数据处理流程：

挺想用 Rust 实现一遍，然后用 pyo3 封装下，看看能不能比 Numba 加速的 timezonefinder 更快。

在 Go 里定义 struct 及其序列化&反序列化的方式都是通过 Tag 的方式做的， 但是在我开始使用 Apollo 的时候没有找到社区的解决方案，所以翻了下 BSON/JSON/YAML 的反序列化实现方式， 觉得用反射机制好像是可以做的，于是就开搞了，项目在 https://github.com/caiyunapp/oap。

好奇想试下能否实现聚合一些数据然后再处理，情况是：

1. 有多个生产者在生产数据；
2. 消费者尽量批量处理，比如一个批次是 10；
3. 有个最小处理时间间隔， 比如生产者有 20ms 没有添加任务了，需要把积累的数据（如有 6 个）推到 out chan 中； 如果没有积累的数据就继续空转；

基本实现：